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原创 [透彻理解]由最小二乘到SVD分解
[透彻理解]由最小二乘到SVD分解文章目录[透彻理解]由最小二乘到SVD分解1 问题引入：二维直线的拟合问题2 实际问题1：点云的地面拟合2.1 解法1.分解协方差矩阵2.2 解法2 SVD 求解Ax=02.3 证明：SVD=最小二乘3 实际问题2：三角化4 实际问题3：图像压缩&数据压缩借鉴的材料：https://www.cnblogs.com/hxjbc/p/7443630.ht...
2020-02-28 11:42:33
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原创 NVIDIA Driver install for Dell Optiplex 7070 MT Geforce RTX 1650
NVIDIA Driver install for Dell Optiplex 7070 MT Geforce RTX 1650文章目录NVIDIA Driver install for Dell Optiplex 7070 MT Geforce RTX 16500.Documents1 Pre-Pre Installation(For Dell Optiplex 7070 MT Geforce RTX 1650)2. Pre-Installation2.1 Verify You Have a CUDA-
2020-07-19 20:38:49
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原创 [数据结构与算法]关于二分查找的理解
关于二分查找的理解在leetcode_35搜索插入的位置这道题中，liweiwei大佬详细的介绍了二分查找最关键的一个问题，就是如何避免陷入死循环。在此我根据大佬的笔记，总结一下自己的理解。首先来看题目：给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。你可以假设数组中无重复元素。输入: [1,3,5,6], 5输出: 2正常的解法如下：class Solution {public: int searchIn
2020-07-04 18:03:25
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原创 ceres优化库的一点总结（问题构建总结和求导方式的分析）
1.Ceres中求解一个优化问题的结构背景：在SLAM中，很多问题都是在求解Translation（包含旋转和平移量），因此这里以其为代表，来分析使用ceres如何对其近求导。void Calibrator::Optimize(Eigen::Matrix4d& tf){ //待优化参数分别为rotation和t Eigen::Matrix3d rot = T_.topLeftCorner(3,3); Eigen::Quaterniond q (rot); E
2020-05-31 22:10:56
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原创 ICP算法公式推导和PCL源码解析
ICP算法可以使用SVD或者非线性优化的方法进行求解。因为PCL源码中对ICP的求解就是使用SVD，所以这里对其进行一些探究。1.公式推导1.首先对第iii个点构建误差项：ei=pi−(Rpi′+t)e_{i}=p_{i}-\left(\boldsymbol{R} \boldsymbol{p}_{i}^{\prime}+\boldsymbol{t}\right)ei=pi−(Rpi′+t)2.构建最小二乘问题：求得使得目标函数最小的未知量R,tR,tR,tminR,tJ=12∑
2020-05-30 22:43:13
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原创 [代码阅读]lego-loam 代码细节详解(一)-image_projection
1 image_projectioninput topic：velodyne_points点云的输入话题，在utils.h里面可以修改output topic：full_cloud_projectedfull_cloud_infoground_cloud地面点云segmented_cloud只去除了outlier的点云（降采样）...
2020-04-29 22:14:15
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原创 catkin_make生成信息的理解 & ROS中的cmakelist.txt
catkin_make生成信息的理解 & ROS中的cmakelist.txt标签（空格分隔）： ROSsrc: 代码空间build: 编译空间，存放编译时生成的中间文件，二进制文件devel: 开发空间，存放终止编译的可执行文件和环境变量；install: 安装空间，最终生成的可执行文件，与devel有点类似，但包行了安装指令，ROS编译结果最终安装的地方，类似Windows...
2020-04-29 19:30:47
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原创 [代码阅读]hdl_graph_slam中的地面约束与g2o中的平面误差模型推导
文章目录1. hdl_slam中的地面约束2. g2o中的平面误差推导参考资料：1.Code:hdl_graph_slam2.Paper:Kenji Koide, Jun Miura, and Emanuele Menegatti, A Portable 3D LIDAR-based System for Long-term and Wide-area People Behavior Mea...
2020-04-29 18:31:22
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原创 [不一样的剑指offer] 面试题45.把数组排成最小的数
[不一样的剑指offer] 面试题45.把数组排成最小的数本博客所有出现的 [不一样的剑指offer] 系列，个人认为都比书上的题解更好理解。概括：这道题的难点有21.隐形的大数问题，需要把int->string2.深刻理解书上所写的比较规则，并灵活运用。class Solution {public: string minNumber(vector<int&g...
2020-03-18 15:29:43
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原创 [不一样的剑指offer] 面试题41. 数据流中的中位数
数据流中的中位数本博客所有出现的 [不一样的剑指offer] 系列，个人认为都比书上的题解更好理解。概括：书上的题目在实现两个数据结构的平衡的地方写的有点啰嗦。这里分别有两种方法实现，要简单很多。1 优先级队列class MedianFinder { priority_queue<int> lo; // 大顶...
2020-03-16 21:00:14
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原创 [论文阅读] A novel binary shape context for 3D local surface description
A novel binary shape context for 3D local surface description文章目录A novel binary shape context for 3D local surface description2 BSC for 3D local surface description2.1 Binary shape context descriptor...
2020-03-05 17:26:03
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原创 SLAM建图时的坐标系变换关系
1.常见坐标系SLAM中常见的坐标有:/odom /fix /lidar /base_link /imu2.GPS到UTM坐标系的转换建图的过程中，会用到GPS的信息，较准的GPS信息能够对Lidar帧与帧之间的关系添加constraint，从而提高建图回环的成功率。实际在用的GPS中的经纬度信息，会转换成UTM坐标系（xy坐标系），这部分的内容可以自行上网找资料。3....
2019-03-14 21:01:08
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ROS机器人程序设计第二版源代码
2017-12-05
空空如也
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